摘要：水利水电工程施工环境复杂，存在安全风险。大数据分析在施工安全管理中应用广泛。本文基于大数据分析，讨论了施工安全风险评估方法，分析了安全风险因素，并提出了防控策略，以提高施工安全管理水平，确保工程顺利。

关键词：大数据分析；水利水电工程；施工安全；风险评估；防控

一、引言

水利水电工程作为国家关键基础设施，在水资源调节、电力生产及防洪减灾方面发挥着至关重要的作用。在施工阶段，由于地质条件的复杂性、作业范围的广泛性以及施工周期的长期性，安全风险事件频发。传统的安全管理模式在全面和精确评估风险方面存在局限性。大数据技术为施工安全管理提供了新的方法论，通过分析海量数据，能够更精确地识别潜在风险，制定有效的预防和控制措施，从而降低事故发生率，保障施工人员的安全以及工程项目的质量。

二、水利水电工程施工安全风险因素分析

（一）自然环境因素

1.地质条件

水利水电工程多建于山区或河流附近，地质条件复杂多变。如断层、破碎带、软弱夹层等不良地质状况，可能导致边坡失稳、地基沉降等安全事故。大数据可整合地质勘探数据、地形地貌数据等，通过分析历史工程案例中类似地质条件下的事故情况，预测当前工程可能面临的地质风险。

2.气象条件

暴雨、洪水、强风等恶劣气象条件对水利水电工程施工影响巨大。暴雨可能引发泥石流、山体滑坡，洪水会淹没施工场地，强风会影响高空作业安全。利用大数据分析气象历史数据和实时监测数据，能够提前预警恶劣天气，为施工安全防范提供依据。

（二）人为因素

1.施工人员操作不当

施工人员专业技能不足、安全意识淡薄，在施工过程中违规操作，如违规用电、不按规定进行高处作业等，是引发安全事故的重要原因。通过大数据分析施工人员培训记录、以往违规操作数据以及事故案例，可针对性地开展安全教育培训，提高施工人员安全操作水平。

2.管理不到位

施工单位安全管理制度不完善、安全管理人员配备不足、安全检查不到位等管理问题，也容易导致安全风险失控。借助大数据可对施工管理流程数据进行分析，找出管理漏洞，优化管理模式，提升安全管理效能。

（三）施工设备与材料因素

1.施工设备故障

大型施工设备如起重机、挖掘机等在长期高强度使用过程中，可能出现部件磨损、老化等故障，若未及时发现和维修，极易引发安全事故。利用大数据对施工设备运行数据进行实时监测和分析，可提前预测设备故障，安排维护保养，保障设备安全运行。

2.材料质量问题

建筑材料质量不合格，如钢筋强度不足、水泥稳定性差等，会影响工程结构安全。通过大数据建立材料质量追溯系统，对材料采购、检验、使用等环节数据进行分析，确保使用合格材料，从源头上消除安全隐患。

三、基于大数据分析的水利水电工程施工安全风险评估方法

（一）数据收集与整理

1.建立多源数据采集系统

利用传感器、监控摄像头和施工管理软件等工具，实时收集施工数据，如进度、设备运行、人员信息和环境监测数据。例如，安装位移传感器监测边坡位移，使用摄像头记录施工人员操作。

2.数据清洗与预处理

对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、错误和无效数据，然后进行标准化处理，使不同来源的数据具有统一格式，便于后续分析。例如，将不同设备采集的时间数据统一为标准时间格式。

（二）风险识别与分析

1.利用机器学习算法

采用决策树、神经网络等机器学习算法，对预处理后的数据进行分析，识别潜在的安全风险因素。例如，通过分析设备运行数据中的电流、温度等参数，利用神经网络算法判断设备是否存在故障风险。

2.构建风险评估模型

基于历史事故数据和当前施工数据，构建安全风险评估模型。如层次分析法（AHP）与模糊综合评价法相结合的模型，通过确定各风险因素的权重，对施工安全风险进行综合评价，得出风险等级。

（三）风险预测

1.时间序列分析

运用时间序列分析方法，对历史安全事故数据和相关影响因素数据进行分析，预测未来一段时间内安全事故发生的可能性和趋势。例如，根据过去几年不同季节的事故发生频率，预测本年度相应季节的事故风险。

2.情景模拟

利用大数据构建施工安全风险情景模拟模型，模拟不同风险因素组合下可能出现的事故情景，提前制定应对措施。如模拟洪水发生时施工现场的淹没范围和可能造成的损失，为防洪预案制定提供参考。

四、基于大数据分析的水利水电工程施工安全防控策略

（一）安全预警与应急管理

1.建立实时预警系统

基于大数据分析结果，建立施工安全实时预警系统。当监测数据超出安全阈值时，系统自动发出预警信息，通知相关人员及时采取措施。例如，当边坡位移监测数据接近预警值时，系统立即向施工管理人员和现场作业人员发送预警短信。

2.完善应急预案

根据风险预测和情景模拟结果，完善应急预案。明确应急响应流程、责任分工和救援措施，通过大数据对应急预案进行演练评估和优化，提高应急预案的科学性和可操作性。例如，利用大数据分析演练过程中的人员响应时间、物资调配效率等数据，对应急预案进行改进。

（二）人员培训与管理

1.个性化培训

依据大数据分析施工人员的技能水平、安全操作记录等信息，为每位施工人员制定个性化的培训方案。针对技能薄弱环节和易出现违规操作的方面，开展有针对性的培训，提高培训效果。例如，对于多次违规进行高处作业的人员，重点加强高处作业安全规范培训。

2.人员动态管理

利用大数据对施工人员进行动态管理，实时掌握人员的工作状态、健康状况等信息。如通过可穿戴设备收集施工人员的心率、血压等生理数据，当发现人员身体异常时，及时安排休息或就医，保障施工人员安全。

（三）设备与材料管理

1.设备全生命周期管理

借助大数据实现施工设备的全生命周期管理，从设备采购、安装调试、使用维护到报废处理，对设备各阶段数据进行分析管理。通过预测性维护，提前安排设备维修保养，降低设备故障率。例如，根据设备运行数据预测某部件即将损坏，提前采购部件并安排维修，避免设备突发故障影响施工安全。

2.材料质量管控

利用大数据建立材料质量管控体系，对材料供应商资质、材料检验数据等进行分析，确保材料质量可靠。同时，通过材料质量追溯系统，一旦发现材料质量问题，能够快速追溯源头，采取相应措施。如在发现某批次钢筋质量不合格时，可通过追溯系统迅速查找该批次钢筋的使用部位，及时进行处理。

五、结论

水利水电工程施工安全关系到工程建设的成败和施工人员的生命安全。基于大数据分析的安全风险评估与防控体系，能够充分利用海量施工数据，更准确地识别安全风险因素，科学评估风险等级，有效预测风险发展趋势，并制定针对性的防控策略。通过建立安全预警与应急管理机制、加强人员培训与管理、优化设备与材料管理等措施，可显著提高水利水电工程施工安全管理水平。在未来的水利水电工程建设中，应进一步加大大数据技术的应用力度，不断完善安全管理体系，为水利水电工程施工安全提供有力保障。

参考文献

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作者简介：陆郡波（1991年12月），性别：男，民族：汉，籍贯（甘肃皋兰），

现职称：工程师，学历：本科，研究方向：水利水电工程